Как рекомендательные системы влияют на время в сети и счастье пользователей

Это первый эпизод подкаста «Сквозь VK», посвящённого технологиям, которые используются во множестве продуктов компании VK. Его темой стали рекомендательные системы: кто их делает, как они устроены, как влияют на счастье пользователя и можно ли без них обойтись. Развеиваем мифы, рассматриваем метрики, вспоминаем цитаты великих людей и всё это — в привязке к задачам бизнеса и интересам пользователей. Герои эпизода: • Андрей Кузнецов, эксперт по ML; • Андрей Зимовнов, директор по ML в AI VK. Ведущая: Марина Эфендиева, технологический обозреватель. В этом эпизоде расскажем: • как устроены рекомендательные системы и где они используются; • можно ли производителям контента подстроиться под рекомендеры; • без каких навыков не обойтись в работе с рекомендациями; • зачем нужны A/B-тесты; • метрики, дашборды, код, оптимизация; • что читать, слушать, смотреть на тему рекомендательных систем; • когда умный контент победит; • есть ли жизнь после работы. Смотрите и подписывайтесь в VK Видео и Дзене, слушайте на популярных подкаст-платформах: Тайм-коды: 00:00. Интро. 00:22. О чём новый подкаст «Сквозь VK». 01:29. Что такое рекомендательные системы. 03:17. Как измерить эффективность работы рекомендательной системы. 06:08. Зачем нужно A/B-тестирование и как выкатываются изменения. 09:07. Что должна делать рекомендательная система с точки зрения автора. 10:08. Как работают рекомендации в OK и ВКонтакте. 13:02. Делать всё самим или использовать опенсорс. 16:04. Где искать актуальную информацию и где находить новые источники. 19:25. Как отдыхать, если надо всё время учиться и работать. 20:29. Типы рекомендательных систем. 23:13. Главный секрет попадания в рекомендации. 23:30. Как выйти за рамки информационного пузыря. 27:40. Как соцсети борются за внимание пользователей. 28:50. Почему важно продвигать полезный контент. 32:00. Как пользователю предлагают новые возможные интересы. 34:05. Поколенческие различия и работа рекомендаций. 37:44. Явный и неявный отклик пользователя: на что реагируют рекомендеры. 44:39. Какое развитие ждёт рекомендательные системы. 47:59. P. S. Для самых внимательных.